• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.146-147
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• 2013

소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상의 사용자간 교류되는 정보의 양이 대폭 늘어남에 따라 대규모의 데이터를 처리해야할 필요성이 높아졌다. 이러한 빅데이터는 뉴스, 소셜미디어, 웹사이트 등의 다양한 분산 서버에서 발생한다. 증권정보를 분석하기 위해서도 실시간으로 발생되는 거래량, 시가와 더불어 상장회사의 공시 정보 등의 데이터를 여러 분산된 서버에서 데이터를 가져와야 한다. 기존의 빅데이터 분석기법은 각 분산된 서버로부터 가져온 데이터가 동일한 신뢰성을 가지고 있다고 가정하고 분석을 한다. 이는 부문별한 정보를 포함한 데이터를 효율적으로 분석하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 가져오는 데이터에 신뢰성 가중치를 부여하여 신뢰성 있는 증권정보 분석을 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1256-1259
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• 2013

최근 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터가 이슈가 되어 많은 관심을 받고 있는 현실이다. 현재 빅데이터의 기술은 데이터 추출과 이용에만 초점이 맞춰져 있어 보안에 취약한 시스템에 해킹시도가 있을 경우 개인과 기업에 막대한 피해가 발생될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 보안에 초점을 두어 외부로부터 피해를 방지하고 안전하게 빅데이터 서버를 운영하는 방법을 제시한다. 즉, Iptable을 이용한 IP나 포트 허용 여부를 지정하고 가상사설망(VPN)을 이용하여 외부 접속을 방지하며 패스워드 강화를 통해 빅데이터 서버의 보안 강화 및 활용 방안을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.64-66
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• 2016

대규모 데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하고, 빅데이터 처리를 위해 널리 쓰이는 HDFS 혹은 MapReduce, Dryad와 같은 프레임워크는 분산 처리 환경에서 운영하는 것을 기반으로 설계되어 있어 일대일이 아닌 다대일 통신이 빈번히 발생한다. TCP Incast 문제는 다대일 통신에서 발생하는 문제로 단일 상위 서버에서 다수의 하위 서버로 일을 요청할 때, 요청된 결과가 단일 상위 서버로 동시에 응답할 때 발생한다. 기존의 분산 처리 환경에서는 작은 데이터를 처리하기 때문에 단일 상위 서버에서의 데이터 처리 부담이 적었다. 하지만 빅데이터를 처리하는 분산 처리 환경에서는 블록 단위의 큰 데이터를 처리하므로 데이터 처리 시간에 민감한 메시지 데이터에서 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급격한 처리량 붕괴를 일으킬 수 있는 TCP Incast 문제 완화 알고리즘에 대하여 기술한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.235-242
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• 2015

소셜 네트워크 기술이 발달하면서 빅 데이터 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 중앙 서버가 아닌 분산 서버에 저장된 데이터를 손쉽게 검색 및 추출하기 위한 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스를 제공하는 컨텐츠 서버와 관리 서버에서 사용자가 원하는 정보의 처리시간을 최소화하기 위한 빅 데이터 관리 기법을 제안하다. 제안 기법은 빅 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후 분류된 그룹내 데이터를 속성정보와 연계하여 해쉬체인에 적용한다. 또한, 분산 서버에 저장된 데이터를 최단 시간에 추출하기 위해서 데이터 인덱스 정보(DII, Data Index Information)를 그룹화하여 데이터에 부여된 다중의 속성 정보를 분류하여 데이터의 처리 속도를 향상시킨다. 실험 결과, 클러스터 그룹 수에 따른 데이터의 평균 검색 시간은 평균 14.6% 향상되었고, 키워드 수에 따른 데이터 처리시간은 평균 13% 단축되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1256-1258
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• 2012

본 논문에서는 스마트 일렉트로 에코 시스템(Smart Electro-Eco System)의 일환으로 상황인지기반 가전 제품 원격 제어 및 관리 솔루션에 대해 기술한다. 본 솔루션 중 각 세대에 배치되는 홈 관리시스템은 n개의 특정기업 가전제품군과 원격 제어 애플리케이션, 홈 서버 시스템으로 구성된다. 또한 이러한 홈서버 시스템 m개로부터 데이터를 전송받아 분석 처리하는 빅데이터 서버 시스템이 있다. 홈 관리시스템에서는 가전제품에 부착된 센서의 센싱 데이터를 홈 서버 시스템으로 전송한다. 홈 서버 시스템에서는 실시간 가전제품 정보를 모니터링 및 원격 제어를 하고 설정된 상황이 인식되면 자동 제어 및 알림을 준다. 원격 제어 애플리케이션과 홈 서버 시스템의 통신으로 스마트 폰을 통해 가전제품 정보 및 원격 제어, NFC Tag를 이용한 원터치 제어를 할 수 있다. 빅데이터 서버 시스템에서는 대량의 데이터를 분석 및 통계를 내어 지역별, 시간대별 전류 소모량, 판매 실적 등을 측정하여 다음 버전에 나올 제품을 실제 데이터 통계로 인해 개선할 수 있다. 본 논문에서 기술하는 솔루션을 통하여 장소, 시간에 관계없이 홈을 스마트하게 관리할 수 있으며 가전제품 사용관련 빅데이터 처리를 통해 에너지의 효용성을 높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.275-276
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• 2014

스마트폰 기술이 발달함에 따라 사용자는 언제, 어디서나 원하는 정보를 서비스 받고 있다. 그러나 스마트폰 사용자가 많아지면서 서버에서 제공하는 서비스 속도가 떨어지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자가 빅데이터 서비스를 요청할 경우 서비스 속성 및 특징에 따라 해당 서비스를 제공하는 분배 방법을 제안한다. 제안 방법은 서비스 목적, 데이터 속성, 시간과 접속 횟수 등의 정보를 이용하여 서비스를 분할하여 서비스 제공을 자제하도록 함으로써 사용자의 서비스 질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 또한, 스마트폰 사용자가 서비스를 제공받고 있는 경우 서비스 정보를 서버에 보관하여 추후 사용자가 스마트폰으로 서비스를 요청할 경우 서버에 저장된 정보를 이용하여 사용자에게 제공하려는 서비스의 질과 정확성을 향상시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.112-113
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• 2015

최근, IT 기술의 발달로 다양한 스마트 디바이스 및 서비스 증가로 빅 데이터 시대가 도래되었다. 이에 빅 데이터를 저장하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있지만 데이터 저장을 위한 측면에 중점을 두어 본질적인 서버 운용에 대한 연구가 도외시 되고 없다. 또한, 기존의 서버 운용은 장애 발생시 페일 오버나 리던던시를 통해 대용을 하고 있지만, 이러한 기법은 연속적인 장애 발생에 대한 대응이 불가하다. 본 논문에서는 빅 데이터를 저장하기 위한 DSV(Desktop Storage Virtualization) 환경에서 서버 장애를 효율적으로 대응하는 M2S2(Metadata Management for Server Sustainability)를 제안한다. M2S2는 독립적으로 분산된 데스크당의 성능, 거리, 저장된 데이터양을 기준으로 최적의 대체 서버가 수행된다. 또한, 대체 서버의 장애 발생시 하위 데스크탑 중에 최적의 대체 서버가 수행 반복됨으로써 지속적인 서버 운용이 가능하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.24-25
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• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.745-746
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• 2014

서버 성능 모니터링은 통합된 정보시스템의 모든 구성요소의 효율적인 활동능력을 부여하고, 성능에 관계된 모든 상태를 감시하여, 최적의 서비스 품질과 정보 시스템 장원의 효율성을 유지 및 제고시키는 것이다. 현재 일반적으로 통용되는 방식은 에이전트 기반의 클라이언트가 데이터를 중앙 서버에 전송하는 것이다. 데이터 량이 급속하게 증가하는 빅 데이터 환경에서 실시간 데이터 수집 및 분석, 처리를 위해 서버 성능 모니터링의 지침 및 상용/오픈 솔루션을 분석하고 비교한다. 결과를 토대로 실제 서비스의 감시 이력과 장애 이력을 통하여 실시간 모니터링이 필요한 감시항목을 도출한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2017

정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.